聚类画像
/clusters/profile
某个集群的行为特征，每项均相对于所有其他集群排名（rank 1 为最高）：
earliness（天）：它在热度周期峰值前后发帖的提前程度；正值表示提前。contrarian（占比）：它与市场倾向相反的资产。hype_fade（天）：正值表示随着热度积累，它变得不那么看涨。conviction（天）：它对某个资产保持相同观点的时间。focus（占比）：关于其前 5 个资产的帖子。breadth（数量）：它讨论的资产数量。bullishness（占比）：其看涨帖子在看涨与看跌帖子中的占比。discovery（占比）：讨论市场前 100 名之外资产的帖子占比。turnover（占比）：其前 10 大资产逐周变化的幅度。coverage（占比）：它参与过的炒作周期。
炒作周期是指某资产的帖子量激增至正常水平至少 3 倍的一天。仅统计完整的 UTC 日。
参数规则：
- 发送
cluster_id。 cluster_id只指定一个集群；若要比较多个集群，请对每个集群分别调用，或使用 /clusters 一次性获取所有集群。- 发帖社区（
wallstreetbets、reddit）仅覆盖股票：使用其中之一时，asset_class必须包含equity。
钱包支付可通过 https://nebula-api.hiddensystems.ai/api/v1/x402/clusters/profile 使用。无需 Nebula 账户或 API key；签名前请先查看支付报价。x402 支付指南。
参数
要分析的集群，格式与 /clusters 返回的一致，例如 smart_money 或 wallstreetbets。可以是 /sentiment 的 clusters 参数中的任意 id。
Example:smart_money
要分析的市场：equity、commodity、index 和 crypto 中的任意一个，以逗号分隔。默认为全部四个。可发送多个，以逗号分隔。
Default:equity,commodity,index,crypto
分析的完整 UTC 日数，从最近一个完整日往前计：30 或 90。窗口越长，看到的炒作周期越多，因此周期特征越稳定。免费套餐可回溯 90 天；超出则返回 403。
3090
Default:90
cURL 示例
curl --get \
--url 'https://nebula-api.hiddensystems.ai/api/v1/public/clusters/profile' \
--data-urlencode 'cluster_id=smart_money' \
--header 'X-API-Key: YOUR_API_KEY'响应
媒体类型 application/json
active_clusters
窗口内活跃的集群：群体特征在其中进行排名。
asset_classes
所分析的市场，按 equity、commodity、index、crypto 的顺序：即所请求的 asset_class 值；若省略 asset_class，则为全部四个。
cluster_id
所分析的集群，以其规范 cluster_id 表示。
days
窗口长度，以完整 UTC 日计，截止到最近一个完整日。
hype_cycles
窗口内的市场炒作周期：帖子数在单日达到 50 条或以上，且至少为其单日中位数的 3 倍的资产。
traits
array<object>
每个特征一个条目，顺序为 earliness、contrarian、hype_fade、conviction、focus、breadth、bullishness、discovery、turnover、coverage。
traits
每个特征一个条目，顺序为 earliness、contrarian、hype_fade、conviction、focus、breadth、bullishness、discovery、turnover、coverage。
traits[].peer_values
其他每个聚类在该特征上的取值，按升序排列。
traits[].percentile
在有取值的聚类中，从 0（最低）到 1（最高）。取值为 null 时为 null。
traits[].rank
1 为最高值；取值相同的聚类共享较优排名。取值为 null 时为 null。
traits[].trait
所衡量的特征；各特征的定义见操作说明。
earlinesscontrarianhype_fadeconvictionfocusbreadthbullishnessdiscoveryturnovercoverage
traits[].unit
天数、占比（0 到 1）或计数；每个特征固定。
dayssharecount
traits[].value
该聚类在此特征上的取值，单位为 unit；当该聚类数据过少时返回 null。
{
"active_clusters": 34,
"asset_classes": [
"equity",
"commodity",
"index",
"crypto"
],
"cluster_id": "smart_money",
"days": 90,
"hype_cycles": 41,
"traits": [
{
"peer_values": [
-1.8,
-0.64,
0.12,
0.87,
2.05
],
"percentile": 0.9394,
"rank": 3,
"trait": "earliness",
"unit": "days",
"value": 1.42
},
{
"peer_values": [
0.041,
0.083,
0.112,
0.204,
0.267
],
"percentile": 0.7576,
"rank": 9,
"trait": "contrarian",
"unit": "share",
"value": 0.1875
},
{
"peer_values": [
-1.1,
-0.3,
0.2,
0.9,
1.4
],
"percentile": 0.8182,
"rank": 7,
"trait": "hype_fade",
"unit": "days",
"value": 0.6
},
{
"peer_values": [
1.4,
1.9,
2.2,
2.8,
3.6
],
"percentile": 0.6667,
"rank": 12,
"trait": "conviction",
"unit": "days",
"value": 2.35
},
{
"peer_values": [
0.18,
0.24,
0.35,
0.47,
0.72
],
"percentile": 0.4242,
"rank": 20,
"trait": "focus",
"unit": "share",
"value": 0.31
},
{
"peer_values": [
41,
96,
188,
405,
1270
],
"percentile": 0.8485,
"rank": 6,
"trait": "breadth",
"unit": "count",
"value": 312
},
{
"peer_values": [
0.52,
0.64,
0.71,
0.78,
0.86
],
"percentile": 0.6061,
"rank": 14,
"trait": "bullishness",
"unit": "share",
"value": 0.7412
},
{
"peer_values": [
0.09,
0.17,
0.26,
0.38,
0.61
],
"percentile": 0.5152,
"rank": 17,
"trait": "discovery",
"unit": "share",
"value": 0.2837
},
{
"peer_values": [
0.18,
0.27,
0.36,
0.44,
0.58
],
"percentile": 0.3939,
"rank": 21,
"trait": "turnover",
"unit": "share",
"value": 0.3455
},
{
"peer_values": [
0.05,
0.22,
0.41,
0.63,
0.88
],
"percentile": 0.7879,
"rank": 8,
"trait": "coverage",
"unit": "share",
"value": 0.6585
}
]
}